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龙图腾网获悉江苏圣普斯安防科技有限公司申请的专利基于深度学习的监控视频检测识别方法及系统获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN119863760B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-01发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202510345574.0，技术领域涉及：G06V20/52；该发明授权基于深度学习的监控视频检测识别方法及系统是由王小健设计研发完成，并于2025-03-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于深度学习的监控视频检测识别方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及视频检测技术领域，具体为基于深度学习的监控视频检测识别方法及系统，包括：基于监控摄像设备获取监控区域的目标监控视频，获取所述目标监控视频的视频帧序列，对所述视频帧序列进行目标筛选，以得到视频帧集合；基于已训练好的目标检测模型对所述视频帧集合中的每个视频帧进行目标检测，以得到所述视频帧集合中的每个视频帧的目标检测结果集合。本发明通过关键词提取与大语言模型的结合，能够将复杂的监控数据转化为结构化的事件描述，这种文本化的信息不仅便于管理人员快速了解现场状况，还能够为后续的事件处理提供参考，结合实时生成的事件描述，管理者可以更加高效地制定应对策略。

本发明授权基于深度学习的监控视频检测识别方法及系统在权利要求书中公布了：1.基于深度学习的监控视频检测识别方法，其特征在于，包括： 基于监控摄像设备获取监控区域的目标监控视频，获取所述目标监控视频的视频帧序列，对所述视频帧序列进行目标筛选，以得到视频帧集合； 基于已训练好的目标检测模型对所述视频帧集合中的每个视频帧进行目标检测，以得到所述视频帧集合中的每个视频帧的目标检测结果集合； 基于所述视频帧集合中的每个视频帧的目标检测结果集合对所述视频帧集合中的检测目标进行运动检测，以得到多个检测目标的运动轨迹标签； 对所述目标检测结果集合和所述多个检测目标的运动轨迹标签进行关键词提取，以得到提示词集合，将所述提示词集合输入至已训练好的大语言模型中，基于所述已训练好的大语言模型输出所述目标监控视频的事件描述集合； 基于集成在所述监控摄像设备中的GPS模块获取实时位置，基于所述实时位置和所述目标监控视频的事件描述集合生成所述目标监控视频的场景检测文本集合； 基于所述视频帧集合中的每个视频帧的目标检测结果集合对所述视频帧集合中的检测目标进行运动检测，以得到多个检测目标的运动轨迹标签，包括： 对所述视频帧集合进行遍历，将当前帧的目标检测结果集合中的目标检测框坐标与所述视频帧集合中上一帧的目标检测框坐标进行比对，以得到所述当前帧中的检测目标的第一动静状态值； 根据所述目标检测结果集合基于卡尔曼滤波获取所述当前帧中的检测目标的第二动静状态值，基于所述第一动静状态值和所述第二动静状态值获取所述当前帧中的检测目标的最终动静状态值； 当所述当前帧中的检测目标的最终动静状态值为动态状态，则获取所述当前帧中的检测目标的目标检测框的中心坐标，将所述中心坐标在预设的空白图像中进行标注； 重复以上操作，直到所述视频帧集合中不存在所述检测目标，以在所述预设的空白图像中标注所有中心坐标； 基于欧几里得距离公式计算所述预设的空白图像中相邻中心坐标之间的距离，重复以上操作，直到遍历完所述预设的空白图像中所有中心坐标，以得到运动轨迹的轨迹长度； 基于所述预设的空白图像中相邻中心坐标之间的时间间隔计算相邻中心坐标之间的速度，基于相邻中心坐标之间的速度计算运动轨迹的加速度，重复以上操作，直到遍历完所述预设的空白图像中所有中心坐标，以得到运动轨迹的加速度序列； 计算所述预设的空白图像中相邻中心坐标之间方向角度，重复以上操作，直到遍历完所述预设的空白图像中所有中心坐标，以得到运动轨迹的方向角度序列； 对所述运动轨迹的轨迹长度、加速度序列和方向角度序列进行编码，以得到所述运动轨迹的特征向量； 基于已训练好的轨迹分类模型对所述运动轨迹的特征向量进行分类，以得到检测目标的运动轨迹标签； 所述方法还包括： 基于所述视频帧集合中的每个视频帧的目标检测结果集合构建所述监控区域对应的监控图结构，其中，所述监控图结构包括节点集合和边集合，其中，所述节点集中的节点与所述监控区域相对应，所述边集合中的边与空间相邻关系相对应，其中，所述空间相邻关系用于表示所述检测目标从一个监控区域转移到另一个监控区域； 基于预先训练的区域检测模型对所述监控图结构进行异常检测，以得到所述监控区域所对应的异常检测标签； 对所述视频帧序列进行目标筛选，以得到视频帧集合，包括： 对所述视频帧序列进行遍历，基于高斯分布对所述视频帧序列中的初始视频帧的背景进行建模，以得到所述初始视频帧所对应的背景模型； 当遍历到当前视频帧时，将所述背景模型对所述当前视频帧的像素点进行逐一比对，以对所述当前视频帧的像素点进行分类，以判断所述像素点的类型，其中，所述像素点的类型包括背景点和前景点； 对所述当前视频帧中判断为前景点的数量进行统计，以得到前景点数量，基于所述前景点数量对所述当前视频帧的保留系数进行计算，以得到所述当前视频帧的保留系数。

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